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DeepChem 分子性质预测

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 DeepChem 构建分子性质预测与 MoleculeNet 工作流，涵盖 SMILES/图特征化、骨架或分组划分、掩码标签、图模型与预训练编码器迁移，适用于 ADMET、毒性与溶解度等化学机器学习任务。

DiffDock蛋白配体对接

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 DiffDock 和 DiffDock-L 预测蛋白质与小分子的结合构象，支持 PDB 或序列输入加 SMILES/SDF/MOL2，涵盖批量对接、构象筛选与置信度解读，不用于结合亲和力预测。

分子特征化工具库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。

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